何谓大规模并发，不同层面有不同的理解
企业应用（Intranet）：千级强并发，万级弱并发（在线用户），十万级用户
互联网应用（Internet）：百万级强并发，千万级弱并发（在线用户），亿级用户/
- 门户网站（新浪、腾讯）
- 平台级电子商务（阿里巴巴、淘宝网、拍拍网）
- 搜索引擎（百度）
电子商务企业应用（Intranet + Internet）：十万级强并发，百万级弱并发（在线用户），千万级用户
- B2C电子商务（京东、凡客、一号店）
- 垂直型电子商务（金银岛、携程）
不同系统间的并发特点
企业系统
大量事务性、实时性访问
- 大量的事务、锁检测导致数据库访问瓶颈
- 需要数据操作的实时更新
大量有状态性访问
- 数据访问具有较强的操作上下文
- 数据一致性、准确性的高敏感
- 数据每一次事务性更新都必须得到充分展现，并且确保数据访问的一致性
清晰的业务逻辑进行并发划分
- 一般来说，企业系统都可以进行明确的业务区分，从而决定系统特点
互联网系统海量非事务性访问
模糊的并发区分
- 并发访问的用户中很难通过内容进行有效分发
- 并发访问一般具有地域性
数据访问效率的高敏感
- 用户对系统的响应时间非常敏感，需要在几秒内得到信息反馈
- 用户更加在意数据的匹配性
电子商务系统数据实时性的高敏感
价格、信息同步的一致性等
受制于企业级系统的约束
海量非事务性访问+一定规模事务性访问
信息访问具有互联网系统特点、信息操作具有企业系统特点
- 如数据的搜索查询、展现具有互联网系统特点
- 如数据的操作（支付、结算）具有企业系统事务性特点
什么是性能问题- 在可识别的压力下，系统无法提供服务 （最差的性能问题）
- 在可识别的压力下，系统无法按服务质量标准提供服务 （满足性能标准，但是健壮性不足）
- 在可识别的压力下，系统无法持续按服务质量标准提供服务 （系统的可靠性和健壮性）
- 在超过识别的压力下，系统无法尽快恢复
- 能否有故障转移、故障恢复、冗余热备等机制
- 在超过识别的压力下，系统无法柔性伸缩 （系统的可伸缩性）
什么不是性能问题
性能测量服务质量
- 网络响应：网络响应时间、网络吞吐量、网络带宽及带宽利用率
- 服务响应时间：包括平均、峰值、标准区间值
- 服务处理质量：事务成功率、单位时间响应事务次数
服务端设备状态
- CPU：CPU使用率
- 内存：使用内存大小
- VM：GC次数（Full GC次数）、堆内存、线程数、锁和阻塞情况
- 磁盘IO：磁盘访问效率、磁盘空间、磁盘IO吞吐量
系统可靠性、健壮性
- 单节点处理的访问量
- 故障恢复时间
- 节点复制和节点扩展的难易
系统可能的性能瓶颈
网络
- 网络带宽的总体限制
- 网络连接数的限制（如TCP/IP, 数据库连接等）
服务器
- 每个响应占用相应的资源，导致内存成为瓶颈
- 比如JVM为每个线程分配栈空间，过多栈空间导致内存消耗
- 比如每个HTTP连接在Session存储内容，导致OOME
- 同时响应一定量的并发操作，导致CPU占用过高
磁盘IO
- 频繁访问数据库，导致数据交换IO操作频繁
- 频繁访问IO文件，导致磁盘IO成为瓶颈
企业级系统架构及技术特点架构设计基于SOA和MDA的架构
- 以服务为核心单元的 设计思想，以传统WS作为服务发布
- 以模块化为系统构建方式，重视应用子系统和子模块的独立性和可重用性
中央集中式部署架构
- 专业小型服务器
- 一般不会超过5台部署服务器，不会多于10个应用节点
- 热备和故障恢复机制、灾备系统
关注流程
- 工作流技术，尤其是分布式节点间流程整合
- 企业系统间的无缝转移
门户
技术运用以商业性产品为主
- 追求单节点稳定性
- 较少需要7*24小时支持
- 以商业性关系数据库为主要存储
比较严格的事务性访问
较为复杂并且功能丰富的用户界面
- 用户具有相对统一的客户端（比如使用IE浏览器）
- 用户可以接受适当的响应和延迟
互联网系统架构及技术特点
架构设计
以界面展现和用户体验为主要设计
以轻量级、伸缩性为架构主要考虑
- 除某些平台级应用外，极少使用服务扩展
- 使用REST风格的WebService或者纯粹的处理Json的Web响应
- 数以百台甚至上万台PC服务器，多个数据中心，站点镜像
- 分布式独立域以及部署域之间定时通信
高性能缓存机制
非事务、非关系型数据库
技术运用大量使用开源技术产品
- LAMP: Linux + Apache + MySQL + PHP
- Tomcat, Lucene, Memcache
简单界面开发技术
- 脚本语言，如PHP, Python， Ruby等
- 对多种浏览器的支持
底层高性能处理优化
电子商务系统架构及技术特点架构设计关注数据的糅合（Mashup）
关系数据库与高性能NoSQL数据库结合
不固定的架构设计思路
事务缓存机制
较为严格的安全机制
与企业系统的对接交互
- 与银行、支付平台的对接
- 与企业订单系统、进销存系统、物流系统的对接
技术运用有时效的缓存机制
大量数据挖掘和分析运用
部分运用商业中间件技术产品
大量的开源技术运用